Späť

Equa bank

Tvorba skórovacích modelov v aplikačnom procese úverovania

Equa bank je univerzálna banka, ktorá ponúka jednoduché, zrozumiteľné a transparentné služby osobného i firemného bankovníctva. K produktom patria bežné a sporiace účty, ktorých vedenie je zadarmo bez akýchkoľvek podmienok, viac menové bezkontaktné platobné karty, hypotéky, spotrebiteľské pôžičky, poistenie, termínované vklady, podnikateľské účty a úvery a štruktúrované financovanie. Produkty a služby Equa bank sú vždy bez zbytočných poplatkov a pravidelne vyhrávajú ocenenia v prestížnych finančných súťažiach nielen v Českej republike, ale aj v zahraničí. 

Riešenie

Equa bank sa ako moderná banka rozhodla využívať pri schvaľovaní úverov, ale aj v iných oblastiach, dataminingové a štatistické modelovanie. Od modelov a štatistických analýz očakáva, že pomôžu skvalitniť schvaľovacie procesy, segmentáciu zákazníkov, marketingové a strategické rozhodovanie, porozumenie klientom a pod. Ich prostredníctvom sa odkrývajú netriviálne vzťahy a väzby v dátach na úrovni produktu aj klienta. 

Vedenie kreditného rizika Equa bank pristúpilo k tvorbe skórovacích modelov v aplikačnom procese úverovania s cieľom úspešne riadiť úverové riziko rastúceho portfólia. V tejto časti budovania modelovej základne boli s výhodou využité nástroje IBM SPSS Statistics a IBM SPSS Modeler. „Vďaka softwaru z rodiny IBM SPSS sa nám podarilo vybudovať kvalitné skórovacie modely, ktoré významne pomáhajú dodržiavať plánované úrovne kreditného rizika“.  Peter Baláži, Head of Credit Risk

Okrem konštrukcie skórovacích modelov sú IBM SPSS Statistics a Modeler využívané aj v iných oblastiach analýzy ako:

  • predikcia vývoja portfólia a očakávaných strát
  • spracovanie a analýza marketingových dát 
  • revízia stávajúcich modelov 
  • porozumenie a predikcia správania klientov pri vymáhaní
  • segmentácia portfólií a klientov

Štatistické a dataminingové analýzy vyžadovali zdrojové dáta z rôznych databázových platforiem aj textové dokumenty, či excelovské tabuľky. Naviac, závery plynúce z týchto analýz a modelov bolo treba v čase revidovať. Vďaka obom zakúpeným nástrojom z rodiny IBM SPSS sa podarilo definovať čisté vstupné dáta, vybudovať modely, resp. uskutočniť potrebné štatistické analýzy. Vďaka týmto nástrojom sa naviac podarilo automatizovať mnoho úloh a pravidelných monitorovacích výstupov. 

 „Oba nástroje sú veľmi dobre navrhnuté a majú účelné a intuitívne ovládanie. Hlavné výhody ale vysvitnú hlavne v kooperácii oboch nástrojov a v možnosti riadiť IBM SPSS Statistics z vonku jazykom Python. Jazyk Python umožňuje naprogramovať aj grafické prostredie pre potreby užívateľsky priateľského ovládania a pohodlnej automatizácie rôznych úloh“. Jindřich Müller, Senior Quantitative Analyst 

Výsledky

  • vybudovanie kvalitnej modelovej základne pre potreby aplikačného procesu 
  • uskutočnenie potrebnej štatistickej analýzy a automatizácie revízie a monitoringu súčasných procesov